百度又一神器发布！网友：牛逼炸了...
大家好，我是菜鸟哥
医学影像是临床疾病诊断的重要方式，高效精准的从影像中识别出器官结构或病变，是医学影像学中重要的课题。根据成像原理，医疗影像可以粗略分为两类：
1.2D成像：一种在可见光下获取的RGB彩照，如眼底彩照、皮肤彩照等
2.3D成像：借助非可见光或其它物理效应，由计算机辅助成像，如CXR/DR(X-Ray)，CT，核磁共振(MRI)等。如CT与MRI数据是多个2D切片沿第三个空间维度堆叠而成的。
图1 各类医学影像
其中，3D影像能够更直观辅助医生提升诊断效率。但医疗影像的读片工作对专业知识要求高，这样繁重且重复性较高的阅片工作，仅能由专业的影像科医生完成。另一方面，医疗影像在医学检查中愈发常见，对阅片专家的需求也在增加。随着深度学习技术的发展，我们看到了使用AI技术辅助医生快速分析阅片、减轻阅片工作负担的可能性。
为了更好地使用前沿AI技术辅助医生快速阅片分析、帮助患者更快地获得影像检查结果，百度飞桨PaddleSeg产研团队联合百度智慧医疗部影像团队、广州第一人民医院南沙医院放射科及其他社区开发者基于PaddleSeg开发了全流程 3D 医学图像分割工具MedicalSeg。
图2 MedicalSeg医疗影像分割工具介绍
那么MedicalSeg3D具备哪些优点呢？在这里一一为大家展开。
为了更方便的简化流程，首先，通过一键数据预处理，确认数据的正确性，随后开始训练和评估，过程中随时可以查看预测结果的3D可视化，获得满足精度的模型之后，我们对其进行导出和部署，从而获取更快的推理速度为应用服务。
完整的流程图如图所示:
图3 MedicalSeg可视化功能展示
MedicalSeg涵盖了主流的UNet、VNet等3D分割模型，其中VNet在COVID-19 CT scans数据集中，在 COVID-19 CT scans 中达到了 97.04% 的 平均Dice 系数，实现的效果超越业界认可的medical zoo的精度。
MedicalSeg使用 CuPy 在数据预处理中添加 GPU 加速。与 CPU 上的预处理数据相比，加速使我们在数据预处理中使用的时间减少了大约 40%。下面显示了加速前后，我们花在处理 COVID-19 CT scans 数据集预处理上的时间。
怎么样，听完介绍，大家一定跃跃欲试吧，更多细节请参考
https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.5/contrib/MedicalSeg
直播预告
说了这么多，肯定还有小伙伴想问，技术上来说，3D医疗分割是怎么实现的呢？为了让开发者们更深入的了解MedicalSeg这个工具，解决落地应用难点，掌握产业实践的核心能力，飞桨团队精心准备了精品直播课！
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【数据引用说明】
图1来源（从左到右）
彩超数据：百度大脑和中山大学中山眼科中心联合举办的iChallenge比赛
X-ray影像:2017RSNA骨龄预测比赛
CT影像:4C 2021 医学影像挑战赛
MRI影像：开源数据集MRISpineSeg spine dataset
图2来源（从左到右）
肺部数据：开源数据集COVID-19 CT scans lung dataset
椎骨数据：开源数据集MRISpineSeg spine dataset
图3来源（从左到右）
肺部数据：开源数据集COVID-19 CT scans lung dataset
椎骨数据：开源数据集MRISpineSeg spine dataset